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我对情绪很陌生，我用情绪化的语言做了一个测验。对于学生登录，在测试管理有“日志”可用。在这些日志中，学生可以查看所有参与者和所有活动的日志。是否有任何方法可以设置它，只有当前登录的学生日志是可用的。Moodle verson 2.8.5
浏览 2提问于2015-06-12得票数 0
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大家好，先谢谢，我运行moodle 2.8和一些教授创建了一个新的网站欢迎学生等，然后教授想知道他的学生是否收到了一封电子邮件，他的信息，他在新闻中。如果情绪化是这样的，我怎么知道它是否失败了？
每一项建议都受到欢迎。
浏览 2提问于2016-01-19得票数 1
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我正在做一个人脸检测和情感识别项目。我想在这样的图中描绘情感的发展。 ? Y轴是情绪，X轴取决于注册的情绪数量(0 -len(情绪))。对此有什么建议和想法吗？
浏览 30提问于2021-07-20得票数 0
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我用comirva包做了一个情感识别程序。为了制作gmm，首先，我从一个愤怒的文件中提取了mfcc特征。
浏览 1提问于2012-08-31得票数 1
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这些模型将是诸如快乐、愤怒和恐惧之类的情绪。我的每个样本都会包括视频和音频数据，其中有一些演员在演绎情感，所以看起来没有任何明确的隐藏状态。我不需要知道隐藏状态的标签，我只需要能够将新样本分类为这些情绪之一。
谢谢你的帮助。
浏览 0提问于2014-04-23得票数 1
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我需要一个工具来分析推特的情绪(积极/中立/消极)。我希望它对学生免费。
到目前为止，我发现了Sentiment140 ()和Sanders--推特情绪语料库()。但是我想知道是否有任何python脚本或Java程序，它是免费分发的，可以下载和运行来分析tweet的情绪。我需要分析大量的数据，所以使用Sentiment140 REST也是不令人满意的。
浏览 3提问于2013-11-25得票数 1
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目前我正在做一个项目，这是情绪检测(高兴，悲伤等)从聊天应用程序中使用Python和NLTK。我对NLP和Python不是很熟悉。作为一种基本方法，我希望使用基于关键字的方法。在这种情况下，我必须在每个情绪状态下制作一个情绪关键词列表，并需要查找给定句子中是否存在任何情绪关键词，并相应地识别相关的情绪状态。
浏览 6提问于2017-02-28得票数 0
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我一直在尝试OpenCV iOS sample来实现面部情感识别。我从下面的链接获得了OpenCV示例iOS项目'openCViOSFaceTrackingTutorial‘。我想使用相同的项目，但有haarcascade的其他面部情绪，如悲伤，惊讶。我一直在寻找如何训练haarcascade来应对悲伤、惊讶等情绪，但找不到任何线索。有人能建议我，如何训练haarcascade来处理悲伤、惊讶等情绪，以便在这个示例OpenCV iOS项目中使用吗？或者会有现成的haarcascade来表达悲伤、惊讶等情绪
浏览 1提问于2016-12-01得票数 11
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我的项目是在阿拉伯语中识别积极或消极的情绪(情绪分析)，为了完成这项任务，我使用了NLTK和python，当我用阿拉伯语输入推文时出现错误
>>> pos_tweets = [(' أساند كل عون
浏览 1提问于2013-03-04得票数 5
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我在这里有一个问题:：如果给定的输入是特定facebook用户的任何图像(可能不在fb商店中)，是否有任何现有的api或web服务或任何软件工具可以通过处理facebook商店上的图像来返回使用facebook人脸识别的结果
浏览 2提问于2014-12-15得票数 3
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处理大数据集
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我正在开发一个使用kinect设备捕捉人类情绪的应用程序。因此，我从8个人中捕获了6个动作单元值，每个动作单元值为30帧。所以现在我有了很多数据，我想根据这些数据来识别情绪(请注意，每种情绪对于每个动作单元都有不同的动作值)。这是我捕获的数据集的快照：
浏览 0提问于2017-03-21得票数 0
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(两人在一开始都不存在于情绪化状态。)我已经为LDAP注册进行了配置，并且在执行同步cron脚本之后自动创建了这两个课程。course2成功地实现了教学角色和学生角色的同步。下面是course2的模式但是，当涉及到course1时，出现了一个错误：
无法找到用户“{$a}”，跳过
这应该是因为我指定了LDAP组的026、ou=ou、ou=groups、dc=test)用于uniqueMember，而不是给出单个用户的DN (例如course2：uid=7001、ou=users
浏览 0提问于2014-04-16得票数 0
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如何使用地标点识别人脸？
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我正在使用特征脸算法进行人脸识别。但是我需要用脸部各部分的距离或类似于计算值之类的方法来识别一张脸。但现在我有了一些面部标志。以及它们如何被用来识别一张脸？
浏览 0提问于2018-01-17得票数 0
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在试图区分两个文本类(即积极或消极情绪等)时，是否可以使用tfidf (Python中的tfidfvectorizer)来确定哪些词最重要？例如，哪些词对识别肯定类最重要，然后分别哪些词对识别负面类最有用？
浏览 2提问于2017-01-18得票数 2
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